본 연구는 기존의 루프검지기의 설치 및 유지보수를 위한 성능평가 방법으로서 사용해왔던 L-R-C Test에 의한 Q Factor(질 계수)방법을 대체/보완할 수 있는 새로운 방법에 대한 연구이다.
기존의 Q Factor방법은 크게 세 가지 문제점을 수반하고 있다. 첫째, 현장의 루프검지기의 전기적 특성인 L-R-C값을 Q Factor를 기준으로 루프검지기의 현재 성능을 평가함으로써 인력에 의존하는 효율성에 문제를 안고 있으며 둘째, 루프검지시스템의 전체를 대상으로 하지 않고 일부의 측정치만으로 전체시스템을 추론하고 있다는 점과 셋째, 기존의 방법으로는 루프검지기의 검지영역, 즉 높이별 검지영역를 알 수 없다는 것이다.
따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완할 수 있는 방법으로서 루프검지기헤드에서 발생하는 자기장을 측정하여 루프검지기 전체시스템의 현재상태를 파악하고자 하였다. 루프검지기 헤드에서 형성되는 자기장 수집자료는 주파수와 세기이며 이를 높이별로 검지영역의 단면에 대하여 자료를 수집한다. 이를 위하여 루프검지기에서 생성되는 자기장을 검출할 수 있는 센서와 자료수집방법, 분석방법 및 진단방법등을 개발하였다. 이러한 방법은 기존에 문제점으로 제시한 세 가지를 모두 극복할 수 있는 방법으로서 본 연구에서 개발된 자동진단시스템은 첫째, 자기장센서를 차량에 부착하여 주행함으로써 자료수집이 가능하므로 인력에 의존한 효율성 문제를 극복하였다. 둘째, 루프검지기에 형성된 자기장은 루프검지기 전체시스템의 최종산출물이므로 루프선의 상태를 측정하는 기존시스템의 문제를 극복하였다. 셋째, 자기장센서를 높이별로 설치하여 각 높이별로 검지영역에 대한 단면자료를 수집함으로써 연속류와 단속류를 포함한 교통관리시스템 운영시 검지가능차종 및 보정계수설정의 기반을 마련하였다.
본 연구에서는 자기장을 이용한 자동진단시스템을 구현하기 위하여 다음과 같은 내용의 연구를 진행하였다.
1. 자기장 센서 설치방안수립
2. 자기장 기준값 설정
3. 자료수집차량 속도산정 알고리즘
4. 검지영역 추정 알고리즘
5. 점유시간 추정 알고리즘
6. 상태진단 방법
7. 루프검지기 튜닝방안
개발된 자동진단시스템에 대하여 이상적으로 설치된 루프검지기를 대상으로 실차량 점유시간의 비교를 통한 신뢰성 평가를 실시하였다. 평가지표는 등가계수(Equality Coefficient), 카이스쿼어 검정(Chi-Square Test), Z 검정(Z Test)등 세 가지 평가척도를 사용하였다. 그 결과 32각 검지기는 각각 0.977, 귀무가설 채택, 귀무가설 채택, 8각 검지기는 각각 0.974, 귀무가설 채택, 귀무가설 기각, 원형 검지기는 각각 0.991, 귀무가설 채택, 귀무가설 채택의 결과를 보였다. 여기서 카이스쿼어 검정과 Z 검정의 유의수준은 5%, 검정통계량은 각각 70.224와 1.96이다.
결론적으로 본 연구에서 개발된 “자기장을 이용한 루프검지기 자동진단시스템”의 장점을 들면 다음과 같다.
1. 루프검지기 유지보수시 교통류의 흐름을 원활.
2. 유지보수체계의 자동화.
3. 교통변수(점유시간, 실검지영역 길이, 검지높이 등)의 참값을 제공.
4. 루프검지기 작동상태에 대한 과학적인 근거제시와 분석가능.
5. 현행 유지보수체계에 비해 비용의 절감효과가 높음.
Alternative Abstract
This research aims at developing a new method which can replace the existing method, known as the quality factor(Q factor) method by an L-R-C test for use in the performance test of inductive loop detectors(ILD) being installed and maintained.
The existing Q factor method has the following three drawbacks : First, the performance test of ILD is based on the L-R-C values whose properties are electrical, which requires the test procedure to be a manual process, resulting in inefficiency of the test procedure due to a manual process. The second problem of the existing method is that the whole system of ILD is estimated based on the partially measured values instead of targeting the whole system of ILD. Third, the existing method is not able to measure detection area by height from the ground level.
Thus, for those drawbacks to be corrected, a new approach was taken in which a magnetic field being generated from the inductive loop head was measured in order to understand the current status of the whole system of ILD.
In this study, a sensor to detect a magnetic field in terms of frequency and intensity, a method to collect field data, the method of analysis, and the method of diagnosis were developed. An automatic diagnosis system which was developed to overcome those drawbacks has the following features : First, field data is collected automatically by a test vehicle equipped with magnetic field sensors that is running can be said to along the roadway and, thus, the new system completely overcome the roadway and , thus, the new system can be said to completely overcome the inefficiency of the existing method second, since the magnetic field generated from the ILD is the final output of the whole system of ILD, the existing problem has been solved. third, since each of the detection area by height is collected by the magnetic sensors installed by height, a basic for the identification of the vehicle types to be detectable and the setting of adjustment factors has been made.
For the automatic diagnosis system developed during in this study, a reliability test was carried out by comparing vehicle times of ILD installed ideally. for the test, three indexes were used, namely, Equivalent Coefficient(EC), Chi-Square test, and Z test, and three types of ILD, namely, a 32 cornered (or a combination of 4 octagonal)loop, an octagonal(or square)loop and a circular loop were used.
The field test results are as follows: ⅰ) 32 cornered ILD showed 0.977, acceptance of null hypothesis, acceptance of null hypothesis, ⅱ) an octagonal ILD showed 0.974, acceptance of null hypothesis, rejection of null hypothesis, ⅲ) a circular ILD showed 0.991, acceptance of null hypothesis, acceptance of null hypothesis, with respect to the three test indices mentioned above respectively.
In conclusion, an automatic diagnosis ILD system using a magnetic field has been newly developed in this study and showed that it overcame the existing method's three drawbacks completely.